システムアーキテクト・カプコンの求人情報

仕事内容
・ゲームで用いるAI技術の研究開発
・ゲームエンジンにおけるAIライブラリやツールの設計・実装

仕事内容
カプコンが提供しているゲームのサーバーサイドの設計・構築・運用・保守業務

仕事内容
ゲーム開発におけるユーザーインターフェース(UI)デザインや
ユーザーエクスペリエンス(UX)デザインに関する業務です。
具体的な仕事内容(一例)
・ゲームメニュー画面のデザイン、複雑なゲームシステムをわかりやすく伝える
ビジュアライゼーション、アイコン/ピクトグラム等のグラフィック制作、
カットイン演出アニメーション、タイポグラフィ/ロゴデザインなど
・プレイ中のユーザーの心理/行動を考慮した情報設計
・プロトタイプ（途中成果物）に対して、UXに関する評価/洞察/改善にまつわる活動
・ゲームと連動した企画型Webコンテンツデザイン

仕事内容
アミューズメント筐体（ビデオゲーム機・メダルゲーム機・キッズゲーム機）の設計業務 及び それに付随する業務
・設計、図面作成、修正、アセンブリ図面、マニュアル用線画の作成
各種検証試験補助、試作機の組み立て、解体、搬入搬出などの作業
外注設計管理業務など

雇用形態
正社員
※スキルやご経験により、契約社員でのご提示となる場合がございます。

業務内容
スクウェア・エニックス・グループの社内業務システムを統括する組織において、基幹ERPシステム（SAP S4/HANA、BPM 等）の運営および会計領域のIT施策推進に参画していただきます。
将来的には同領域を牽引するリーダーとしての役割を期待しています。
既存システムの安定稼働を堅持しつつ、会計・販売領域のシステム改善や業務プロセス改善などの重要案件において、自らも技術・実務の核（コア）となりながら、要件定義から運用設計までを担うメンバーとして活動していただきます。

＜具体的な業務＞
* 基幹システムの安定運用と改善: SAP S4/HANA、BPMを中心とした基幹業務システムの保守運用、およびユーザー利便性向上のための機能改善。
* 会計IT施策の推進: 決算プロセス刷新やガバナンス強化など、会計・財務領域における課題解決に向けたITソリューションの立案・実行。
* 伴走型ユーザー折衝: 経理・財務部門をはじめとするユーザー部門と直接対話し、複雑な業務要件を整理し、システム仕様への落とし込み。
* ベンダーマネジメント: 外部協力会社と連携し、開発品質の担保、進捗管理、および技術的なディレクションの実行。

＜開発環境 等＞
* SAP S4/HANA (ERP), Pega (BPM)
* AWS, JIRA, Confluence
* DataSpider, JP1, Slack/MS Teams

この仕事の面白み
・『ファイナルファンタジー』『ドラゴンクエスト』『キングダムハーツ』などのスクウェア・エニックスのゲームに、開発者をサポートするかたちで関わることができます。
・「作る」だけでなく「組織を変える」手応え: 自身の手でプロダクトを形にしながら、組織のあり方そのものをモダンにアップデートしていくダイナミズムを味わえます。
・ユーザーとの距離の近さ: 利用者はグループ全社員。自分がレビューし、リリースした機能が、即座に社員の働きやすさに直結する実感が得られます。
・技術選定の裁量: 業務改善におけるソリューションの選定や最適なアーキテクチャの選定など、技術的な意思決定において大きな裁量があります。

事業概要
AIと経済学を組み合わせ、企業の商品価格・クーポン配信を最適化するプロダクト 「価格エージェント」 を開発・提供しています。
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合し、「商品ごとの価格最適化」と「顧客ごとの値引価格（クーポン等）最適化」の2つのアプローチで企業の価格戦略を高度化するサービスです。
大手アパレルチェーン・ドラッグストア・ファストフード・ECブランドなど幅広い業界で導入が進んでおり、A/Bテストでは売上を維持しながらクーポン原資を最大70%削減した実績もあります。
ミッション
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。モデル設計から実装・検証・改善まで高精度にやり切り、プロダクトの分析エンジンそのものをレベルアップさせていただきます。
本ポジションの役割
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。特にPhase 2・3を専門性を活かし、モデルの精度と再現性を高めることに専念していただきます。
PHASE 2｜モデル開発（主担当）
価格/クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
顧客データに対する探索的データ分析（EDA）と特徴量エンジニアリング
既存モデルのチューニングと、新規アルゴリズムの研究・開発を並行して進める
PHASE 3｜オフライン/オンライン検証（主担当）
最適化された配信対象でのシミュレーション実施とKPI試算
本番環境でのA/Bテスト設計・実施・効果検証
検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを回す
PHASE 1・4｜要件定義・プロダクト化（協働）
分析PMやビジネスメンバーと連携しながら課題設計・KPI設計に参画
プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
新たな差別化要素の研究開発
知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与
プロジェクトの進め方：
1案件あたりデータサイエンティスト1～2名がアサインされ、分析PM・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。スペシャリストはモデルの品質・精度に責任を持ち、分析PMと役割分担しながら案件を推進します。
本ポジションの魅力
?? 世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。
?? トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。
?? 経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（最大70%）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。
必須スキル
Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験（目安：3年以上）
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験
歓迎スキル
因果推論・Uplift Modeling・CATE推定などの高度な分析手法の経験
機械学習アルゴリズムの設計・実装・運用経験
A/Bテストの設計・実施・効果検証の経験
事業課題に関連する論文の調査・読解・再現実装の経験
経済学の知見を用いたデータ分析・モデリングの経験
求める人物像
因果推論・機械学習の技術を深め、プロダクトを高度化することに意欲をお持ちの方
モデルの精度・再現性・堅牢性にこだわり、高品質な実装をやり切れる方
分析・モデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）につなげる意識をお持ちの方
課題発見や解決策の立案を主体的に進められる方
研究者と協業し、最新の知見を事業に応用することに興味がある方
チームの雰囲気
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。